scholaraio: Skill for Claude Code

论文写作辅助

协助用户撰写研究论文的各个章节，基于工作区中的文献提供引用支持。

前提

用户必须指定一个 workspace（--ws NAME）。如果用户未指定：

1. 运行 scholaraio ws list 列出已有工作区
2. 让用户选择或创建一个

输出写入 workspace/<name>/ 目录。

执行逻辑

1. 了解写作需求

向用户确认：

• 写哪个章节：Introduction / Related Work / Method / Results / Discussion / Conclusion / Abstract
• 目标期刊/会议：格式要求、篇幅限制
• 语言：中文 / English
• 用户已有内容：草稿、大纲、实验数据、图表
• 风格参考（可选）：用户可提供同期刊/同领域的范文，你来分析其写作风格（句式结构、术语选择、段落节奏、引用方式、形式化程度），然后仿照

2. 论文分析笔记复用

用 scholaraio show 阅读工作区论文时，已有的 notes.md 历史笔记会自动展示。有则优先复用，无需重复阅读全文。

分析完成后，必须通过 CLI 将新的关键发现写入笔记：

scholaraio show "<paper-id>" --append-notes "## YYYY-MM-DD | <workspace> | paper-writing
- 关键发现"

3. 各章节写作策略

Introduction

1. 从宏观背景切入，逐步聚焦到具体问题
2. 引用工作区论文建立研究脉络：

   scholaraio ws search <name> "<背景关键词>"
   scholaraio show <paper-id> --layer 2      # 摘要
   

3. 明确指出现有工作的不足（research gap）
4. 阐述本文贡献

Related Work

本质上是聚焦版的文献综述，参考 /literature-review skill 的方法，但更紧凑：

• 按与本文的关系分组（而非按主题），每组指出与本文的异同
• 明确本文相对于 prior work 的改进

Method

1. 用户描述方法，你协助组织成清晰的叙述
2. 从工作区论文中找到可对比的方法：

   scholaraio ws search <name> "<方法关键词>"
   scholaraio show <paper-id> --layer 4      # 读全文了解方法细节
   

3. 确保符号定义一致、公式推导完整
4. 公式与图表：读取参考论文中的数学推导（LaTeX）和方法示意图（images/），对比本文方法的异同，确保描述准确

Results / Discussion

1. 用户提供实验数据/图表
2. 从工作区中检索可对比的基线结果：

   scholaraio ws search <name> "<实验条件>"
   scholaraio show <paper-id> --layer 3      # 结论
   

3. 读图对比：读取参考论文中的结果图表（configured papers library 下的 <dir>/images/），与用户的实验结果做定性/定量对比
4. 编写代码验证：用 Python 做数据分析、统计检验、可视化——用计算结果支撑 Discussion 中的论点
5. Results：客观描述发现，引用图表
6. Discussion：解释原因、对比文献、讨论局限性

Conclusion

• 总结主要发现（不引入新内容）
• 简述局限性和未来方向

Abstract

• 最后写（需要全文定稿后）
• 包含：背景一句、问题一句、方法一句、主要结果两句、意义一句
• 字数严格遵循目标期刊要求

4. 引用管理

• 正文引用格式与目标期刊一致（通常 \cite{key} 或 (Author, Year)）
• 所有引用必须来自工作区中的真实论文，绝不编造引用
• 如发现工作区缺少需要引用的论文，提醒用户补充：

  scholaraio usearch "<关键词>"              # 全库搜索候选
  scholaraio ws add <name> <paper-id>        # 添加到工作区
  

• 最终导出：

  scholaraio ws export <name> -o workspace/<name>/references.bib